PHP を使用してカメラを呼び出し、人間の姿勢認識を実現する: 理論から実践まで
カメラ技術は日常生活で一般的な技術となり、コンピューター、携帯電話、スマート フォンなどにカメラの存在が見られます。デバイスなど。カメラを用いた画像認識や顔認証などの技術は、さまざまな分野で広く活用されています。この記事では、PHP プログラミング言語を使用してカメラを呼び出す方法と、人間の姿勢認識アルゴリズムを練習用に使用する方法を紹介します。
1. 理論的根拠
カメラから画像を取得するにはさまざまな方法がありますが、最も一般的なのは、PHP の画像処理ライブラリ GD ライブラリを使用して画像を取得することです。 GD ライブラリは、画像を処理するための関数ライブラリのセットで、画像のトリミング、拡大縮小、回転などの操作を実行できます。 GD ライブラリの関数を使用して、カメラでキャプチャされたリアルタイム画像を取得できます。
人間の姿勢認識は、コンピューター ビジョンの分野のテクノロジーであり、主に画像認識アルゴリズムを使用して人間の姿勢を自動的に識別します。一般的な方法は、機械学習アルゴリズムを通じてモデルをトレーニングし、このモデルを使用して人間の姿勢を予測することです。この記事では、オープンソースの機械学習ライブラリである TensorFlow を人間のジェスチャ認識に使用します。
2. 実践的な手順
imagecreatetruecolor()
関数を使用して空の画像を作成し、imagecopy()
関数を使用してカメラから取得したライブ画像がこの空白画像にコピーされます。以下は簡単なコード例です。 <?php // 创建一张空白图像 $image = imagecreatetruecolor(640, 480); // 打开摄像头 $camera = new VideoCapture(); while (true) { // 获取摄像头实时图像 $frame = $camera->read(); // 复制图像到空白图像上 imagecopy($image, $frame, 0, 0, 0, 0, 640, 480); // 输出图像到浏览器 header("Content-Type: image/jpeg"); imagejpeg($image); // 释放资源 imagedestroy($frame); imagedestroy($image); } ?>
上記のコードでは、while
ループを使用してカメラのリアルタイム画像を継続的に取得し、それをデバイス上のブラウザ。
OpenPose ライブラリを使用するための具体的なトレーニング モデルと手順については、この記事の範囲を超えています。興味のある読者は、公式ドキュメントを参照して学習してください。
以下は簡単なコード例です:
<?php // 创建一张空白图像 $image = imagecreatetruecolor(640, 480); // 打开摄像头 $camera = new VideoCapture(); while (true) { // 获取摄像头实时图像 $frame = $camera->read(); // 进行人体姿势识别 // 将识别结果绘制在图像上 // 输出图像到浏览器 header("Content-Type: image/jpeg"); imagejpeg($image); // 释放资源 imagedestroy($frame); imagedestroy($image); } ?>
上記のコードでは、//人間ポーズ認識
の位置で人間のポーズを呼び出すことができます。認識アルゴリズムが認識を実行し、認識結果を画像の 位置に描画します//認識結果を画像の
位置に描画します。
この記事では、PHP を使用してカメラを呼び出し、人間の姿勢認識を実現する理論的および実践的な手順を簡単に紹介します。この知識を学び習得することで、フィットネス指導やスポーツ分析など、カメラに基づいたより実用的なアプリケーションを開発できます。
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